技术领域本发明涉及计算机仿真应用技术领域，具体涉及一种土地利用空间自动配置系统。
背景技术：
土地利用空间配置是促进土地资源的集约和节约利用，实现土地利用可持续发展的重要手段，也是土地利用规划的核心问题。它需要根据土地的自然属性及区域社会经济状况，来综合确定土地利用数量结构，并对各类用地进行空间布局，以实现综合效益的最大化。土地利用空间配置问题涉及多个目标及约束条件，随着数据维数的增加，其可能的组合呈爆炸式增长，利用常规的穷尽搜索方法(brute-forcesearch)无法找到最优的解决方案。如何找到一种客观的、定量化的多目标空间优化配置方法，解决土地资源在数量上、质量上和空间上的合理配置，一直是土地利用空间配置需要研究和解决的热点问题。至今，已有大量的方法和技术被用于解决土地利用空间配置问题，它们大致可以分为以下三类：基于多准则决策的配置技术、基于元胞自动机的配置模型及基于数学规划的方法。早期的研究较多的使用基于GIS的多准则决策技术，将多目标决策或理想点分析等方法应用于准则规则中，根据土地利用的优先级别、适宜性评价指数的高低逐步为各个土地利用单元选择最佳用途。然而，此方法由于缺乏全局目标函数无法解决土地利用多宜性问题。此后，许多研究运用元胞自动机模型，建立元胞局域转换规则集和约束体系，运用其强大的空间模拟能力来实现土地利用空间布局。但是，元胞自动机模型只考虑了自身与邻域状态，缺乏社会、经济等宏观目标的指导，导致模拟结果无法满足全局目标的要求。近年来，在土地利用空间配置的研究中，出现了一些基于数学规划(如整数规划、目标规划)的配置方法，它们由于拥有全局目标函数与约束条件，能够克服以往模型的缺点。但其面临的一个主要问题是模型受数据量限制，能处理的问题规模有限且耗费计算时间巨大。
技术实现要素：
为解决上述问题，本发明提供了一种土地利用空间自动配置系统，充分利用计算机的并行计算能力，有效提高了土地利用空间配置效率。为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：一种土地利用空间自动配置系统，包括数据采集模块，用于获取遥感图像土地利用场景数据和土地利用空间配置的基础数据；数据处理模块，用于建立遥感图像土地利用场景分类训练集，并将所得的遥感图像土地利用场景分类训练集中的场景图像转换为灰度图像，并将提取的土地利用空间配置的基础数据进行整合后与所得的灰度图像进行融合，发送到三维生成模块；三维生成模块，包括180°立体柱状环幕、高性能图形集群服务器和六组3D投影仪，面向六通道同步并行图像运算，涵盖各种土地类型图像，并予以详细刻画；虚拟作动器，用于驱动参数变化的，与三维生成模块中的各元素建立关系后，可以在指定的范围内对参数进行变动，从而可以驱动仿真分析方法针对不同的参数进行计算求解；虚拟传感器，用来在仿真模型中插入各类型的虚拟结构来达到直接获取相应的结果或信息的目标的逻辑单元；仿真分析模块，用于将输入参数划分为单元、特性和载荷，进行分析和计算；优化设计模块，用于输入可以分解为设计变量、设计目标和设计约束，再结合优化算法和优化结果进行三维模型的优化；优化设计模块驱动虚拟作动器循环执行分析仿真分析系统，所述虚拟作动器通过循环执行分析将结构反馈给仿真分析模块，所述仿真分析模块自动提取数据给虚拟传感器，所述虚拟传感器将自动传递结构反馈给优化设计模块；专家数据库，用于储存各种经典土地利用配置案例数据；数据更新模块，用于通过3G网络、Wi-Fi网络和有线网络的方式更新专家数据库内的数据；中央处理器，用于协调上述各个模块工作。优选地，所述仿真分析模块内包括：Element：广义单元为仿真分析的真实对象，这种载体主要是物理存在的实际结构或部件；Property：特性为一些分析对象上静态的共用属性信息，如材料、截面等；Load：载荷为加载在这些分析载荷上外部影响因素或条件，如受力载荷、温度载荷、边界条件等；Analysis：分析为各类具体的仿真分析方法和评估方法；Result：计算得到的数据以及基于数据处理的表格、云图、报告；Variable：设计变量是模型中可变量的标识，包括结构参数、特性参数以及载荷参数等；Target：设计目标是最终用于衡量模型的好坏或合理性的指标或指标的处理结果；Constraint：设计约束是系统在考虑优化时需要遵守的规则，如安全裕度需要满足最低要求等；OptAlgorithm：优化设计方法是各类进行优化设计的具体算法；OptResult：优化结果通过优化计算得到的设计变量的最优取值。优选地，所述优化设计模块包括设计变量、设计目标以及设计约束在仿真分析体系中相关元素有着直接或间接的对应关系，建立起来元素间的对应关系将可以打破两模块间的隔阂，并使优化设计系统可以驱动起仿真分析系统，并从中直接得到想要的数据，从而大大的提升效率和数据质量。优选地，所述虚拟传感器包括通用虚拟传感器和专用虚拟传感器。优选地，所述虚拟作动器包括虚拟单元作动器、虚拟特性作动器和虚拟载荷作动器。优选地，基础数据包括土地利用现状数据、土地利用适宜性评价数据、城镇及基本农田规划数据、地形坡度数据，整合数据是指将所得的基础数据数据进行统一规范化处理后对这些空间数据进行配准，设置一致的空间参考坐标，并将矢量数据转成精度相同的栅格数据。优选地，具体算法至少包括遗传算法。本发明具有以下有益效果：充分利用计算机的并行计算能力，有效提高了土地利用空间配置效率，同时通过三维模块的建立，使得整个配置可以直观的展现在工作人员的面前，在配置过程中也可通过参考专家数据库中的数据，进行人工优化，进一步提高了土地利用空间配置的合理率。附图说明图1为本发明实施例一种土地利用空间自动配置系统的结构示意图。具体实施方式为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。如图1所示，本发明实施例提供了一种土地利用空间自动配置系统，包括数据采集模块，用于获取遥感图像土地利用场景数据和土地利用空间配置的基础数据；数据处理模块，用于建立遥感图像土地利用场景分类训练集，并将所得的遥感图像土地利用场景分类训练集中的场景图像转换为灰度图像，并将提取的土地利用空间配置的基础数据进行整合后与所得的灰度图像进行融合，发送到三维生成模块；三维生成模块，包括180°立体柱状环幕、高性能图形集群服务器和六组3D投影仪，面向六通道同步并行图像运算，涵盖各种土地类型图像，并予以详细刻画；虚拟作动器，用于驱动参数变化的，与三维生成模块中的各元素建立关系后，可以在指定的范围内对参数进行变动，从而可以驱动仿真分析方法针对不同的参数进行计算求解；虚拟传感器，用来在仿真模型中插入一些各类型，虚拟结构来达到直接获取相应的结果或信息的目标的逻辑单元；仿真分析模块，用于将输入参数划分为单元、特性和载荷，再加上分析和计算后的结果后进行仿真分析；优化设计模块，用于输入可以分解为设计变量、设计目标和设计约束，再结合优化算法和优化结果进行三维模型的优化；优化设计模块驱动虚拟作动器循环执行分析仿真分析系统，所述虚拟作动器通过循环执行分析将结构反馈给仿真分析模块，所述仿真分析模块自动提取数据给虚拟传感器，所述虚拟传感器将自动传递结构反馈给优化设计模块；专家数据库，用于储存各种经典土地利用配置案例数据；数据更新模块，用于通过3G网络、Wi-Fi网络和有线网络的方式更新专家数据库内的数据；中央处理器，用于协调上述各个模块工作。优选地，所述仿真分析模块内包括：Element：广义单元为仿真分析的真实对象，这种载体主要是物理存在的实际结构或部件；Property：特性为一些分析对象上静态的共用属性信息，如材料、截面等；Load：载荷为加载在这些分析载荷上外部影响因素或条件，如受力载荷、温度载荷、边界条件等；Analysis：分析为各类具体的仿真分析方法和评估方法；Result：计算得到的数据以及基于数据处理的表格、云图、报告；Variable：设计变量是模型中可变量的标识，包括结构参数、特性参数以及载荷参数等；Target：设计目标是最终用于衡量模型的好坏或合理性的指标或指标的处理结果；Constraint：设计约束是系统在考虑优化时需要遵守的规则，如安全裕度需要满足最低要求等；OptAlgorithm：优化设计方法是各类进行优化设计的具体算法；OptResult：优化结果通过优化计算得到的设计变量的最优取值。所述优化设计模块包括设计变量、设计目标以及设计约束在仿真分析体系中相关元素有着直接或间接的对应关系，建立起来元素间的对应关系将可以打破两模块间的隔阂，并使优化设计系统可以驱动起仿真分析系统，并从中直接得到想要的数据，从而大大的提升效率和数据质量。所述虚拟传感器包括通用虚拟传感器和专用虚拟传感器。所述虚拟作动器包括虚拟单元作动器、虚拟特性作动器和虚拟载荷作动器。基础数据包括土地利用现状数据、土地利用适宜性评价数据、城镇及基本农田规划数据、地形坡度数据，整合数据是指将所得的基础数据数据进行统一规范化处理后对这些空间数据进行配准，设置一致的空间参考坐标，并将矢量数据转成精度相同的栅格数据。具体算法至少包括遗传算法。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。